Footnote:
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Description:
L'endométriose est un trouble gynécologique qui touche généralement les femmes en âge de procréer et qui est associé à des douleurs pelviennes chroniques et à l'infertilité. L'endométriose est un exemple typique de pathologie qui nécessite l'utilisation de l'imagerie à résonance magnétique (IRM) et 'imagerie ultrasonore (US) (appelée aussi échographie) pour le diagnostic préopératoire et la chirurgie guidée. Ces modalités sont utilisées conjointement car elles contiennent des informations complémentaires. Cependant, le fait qu'elles aient des résolutions, des champs de vue et des contrastes différents et qu'elles soient corrompues par des bruits de differentes natures rend la collecte d'informations à partir de ces modalités difficile pour les radiologues. Ainsi, la fusion des images IRM et l'échographie peut faciliter la tâche des experts médicaux et améliorer le diagnostic préopératoire et le plan de l'intervention chirurgicale. L'objet de cette thèse de doctorat est de proposer une nouvelle méthode de fusion automatique des images IRM et US. Tout d'abord, nous supposons que les images IRM et US à fusionner sont alignées, c'est-à-dire qu'il n'y a pas de déformation géométrique entre elles. Nous proposons alors dans ce contexte idéal des méthodes de fusion pour ces deux images, qui visent à combiner les avantages de chaque modalité, c'est-à-dire un bon contraste et un bon rapport signal/bruit pour l'IRM et une bonne résolution spatiale pour l'échographie. L'algorithme proposé est basé sur un problème inverse, réalisant une super-résolution de l'image IRM et un débruitage de l'image US. Des fonctions polynomiales sont introduites pour modéliser les relations entre les niveaux de gris des images IRM et US. Cependant, la méthode de fusion proposée est très sensible aux erreurs de recalage. C'est pourquoi, dans un deuxième temps, nous proposons une méthode conjointe de fusion et de recalage pour ces deux modalités. La fusion d'images IRM/US proposée permet d'obtenir conjointement une super-résolution de l'image IRM ...